近日，由中國(guó)計(jì)算機(jī)用戶協(xié)會(huì)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)與大數(shù)據(jù)應(yīng)用分會(huì)主辦、中國(guó)華能集團(tuán)有限公司協(xié)辦的2018年度工業(yè)智能技術(shù)應(yīng)用暨工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)國(guó)際年會(huì)在上海舉行。

(來源：中國(guó)華能)

會(huì)上，華能集團(tuán)首席信息官和信息中心有關(guān)人士介紹了華能建設(shè)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的實(shí)踐與愿景，珞璜電廠和四川水電公司相關(guān)負(fù)責(zé)人介紹了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)在火電、水電等方面的應(yīng)用與成果。來自國(guó)內(nèi)外行業(yè)專家、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用單位代表共計(jì)500余人參加會(huì)議，小能人也去了，并且非常幸運(yùn)地采訪到了年會(huì)特邀嘉賓、麻省理工學(xué)院(MIT)機(jī)械工程教授亞歷山大˙斯洛克姆。

左邊這個(gè)“大胡子”就是風(fēng)趣幽默的斯洛克姆教授

在中國(guó)工業(yè)面臨由粗放管理向精細(xì)化管理轉(zhuǎn)型的時(shí)代浪潮中，人工智能(AI)可以發(fā)揮什么樣的作用?歐美發(fā)達(dá)國(guó)家在智能制造領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了哪些應(yīng)用?已經(jīng)拉開序幕的智能化革命會(huì)為我們帶來哪些變化?來聽聽MIT斯洛克姆教授怎么說。

人工智能能做什么?

大家提起人工智能就會(huì)條件反射地想起打敗李世石的AlphaGo，再之前深藍(lán)也打敗了人類國(guó)際象棋的冠軍，但是在圍棋和國(guó)際象棋領(lǐng)域里超越人類的人工智能，打麻將就不太成。專家解釋說，AlphaGo和深藍(lán)的成功歸功于有幾個(gè)重要因素：大數(shù)據(jù)、計(jì)算能力、人工智能算法，還有一個(gè)很關(guān)鍵——合適的應(yīng)用場(chǎng)景。國(guó)際象棋是完全信息博弈，看著很玄乎的圍棋也是，而打麻將需要與人進(jìn)行更多交互，是不完全信息博弈，對(duì)機(jī)器來講就很難了。在完成單一任務(wù)的時(shí)候，機(jī)器學(xué)習(xí)無往不利，在更多需要靈活應(yīng)對(duì)的復(fù)雜場(chǎng)景中，人工智能還表現(xiàn)欠佳。

“現(xiàn)在，人工智能能為我們做的最棒的事就是合成程序(SyntheticProgramming)，有了這個(gè)我們可以揮揮手，讓電腦自己找到模塊化的硬件和軟件并組裝在一起……人工智能已經(jīng)可以創(chuàng)造人工智能了。”斯洛克姆教授說。

兩年前，以Facebook為代表的AI業(yè)界巨頭開始研究“生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)”(GenerativeAdversarialNetworks)。試驗(yàn)中，電腦在互相“對(duì)話”的過程自行中“改良”了英語(yǔ)，創(chuàng)造出一種新的語(yǔ)言。后來，該項(xiàng)目因擔(dān)心AI迭代過快、進(jìn)化方向失控被終止。人工智能已經(jīng)向我們展示出“可怕”的學(xué)習(xí)、進(jìn)化能力。

人類作為人工智能的設(shè)計(jì)者經(jīng)常會(huì)遺漏一些問題，而人工智能在其指數(shù)級(jí)進(jìn)化的過程中反復(fù)檢查、自我更正，效率遠(yuǎn)高于人類。未來，人工智能也許會(huì)憑借自己的努力，一日千里地成長(zhǎng)起來。

從人工智能到工業(yè)智能

人工智能現(xiàn)在這么火，一方面是我們需要滿足自己對(duì)于黑科技的好奇心，一方面是大家都想搶先利用新技術(shù)創(chuàng)造商業(yè)價(jià)值。如何將人工智能技術(shù)落地到生產(chǎn)制造中，實(shí)現(xiàn)從自動(dòng)化向數(shù)字化、從數(shù)字化向智能化轉(zhuǎn)型的三級(jí)跳?這個(gè)問題是所有參加本次年會(huì)的業(yè)內(nèi)人士都極為關(guān)注的。

斯洛克姆教授向我們介紹了幾個(gè)歐美在醫(yī)療、農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的人工智能應(yīng)用案例。談到智能工廠，他說現(xiàn)在最常見的應(yīng)用就是利用人工智能預(yù)警設(shè)備故障，“人工智能會(huì)提前判斷出來設(shè)備在什么時(shí)候需要維護(hù)或者更換，然后在故障發(fā)生前進(jìn)行預(yù)警，通知工人來檢修。”

如果說以前工廠的設(shè)備定期檢修就像是汽車年檢，每到一年(或開到一定公里數(shù))，汽車就要檢測(cè)維修一番，換幾個(gè)“看上去就要壞了”的零件，同時(shí)不保證年中會(huì)不會(huì)再出問題。現(xiàn)在的人工智能技術(shù)就幫我們直接省掉了這個(gè)年檢，故障前再精準(zhǔn)預(yù)警，省時(shí)、省錢、安全、貼心!

物聯(lián)網(wǎng)、傳感器技術(shù)、算法、大數(shù)據(jù)等不斷發(fā)展，為人工智能技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域落地提供了可靠的感知基礎(chǔ)。人工智能就像是工廠的智能管家，利用其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)收集和計(jì)算能力幫我們統(tǒng)籌規(guī)劃、嚴(yán)格控制管控生產(chǎn)鏈條中的每一個(gè)環(huán)節(jié)，在工業(yè)生產(chǎn)這個(gè)“合適的應(yīng)用場(chǎng)景”里，為人類決策提供周全精準(zhǔn)可量化的依據(jù)。

智能化時(shí)代已拉開序幕

“工業(yè)智能化時(shí)代已經(jīng)到來，能源、醫(yī)藥、農(nóng)業(yè)……智能化變革已經(jīng)無處不在，”斯洛克姆教授說，“而且技術(shù)發(fā)展非常迅速，以后可能要人工智能來回答人工智能還能做什么這個(gè)問題了。但是有一點(diǎn)是肯定的，智能制造和智能產(chǎn)品可以讓我們的生活更美好。”

“我記得最早的汽車是沒有安全帶的，然后第一輛車配備了安全帶，接著所有車都有了安全帶;一輛車有了安全氣囊，然后所有車都有了安全氣囊;還有后視攝像頭……等待利用AI技術(shù)的自動(dòng)駕駛汽車普及也不過是時(shí)間問題。”斯洛克姆教授說。

人工智能將重構(gòu)所有產(chǎn)業(yè)。未來，工廠里的每一臺(tái)機(jī)組、每一個(gè)開關(guān)、每個(gè)燈泡都在觀察、學(xué)習(xí)，那么，學(xué)習(xí)速度、工作效率、準(zhǔn)確率都低于人工智能的我們會(huì)失業(yè)嗎?

斯洛克姆教授給出了他的看法：“機(jī)器會(huì)取代那些流程重復(fù)性工作，把人類從照本宣科的勞作中解放出來，但是那些更有創(chuàng)造性的職業(yè)是不可能被代替的，比如藝術(shù)家、運(yùn)動(dòng)員……現(xiàn)在機(jī)器也會(huì)寫作，但是電腦寫出來的文章和人類有感而發(fā)寫出來的完全不同。更多時(shí)候，我們可能是‘交互’關(guān)系。比如我喜歡編程，但是我不想真的去寫程序，我就動(dòng)動(dòng)腦子，我想要一個(gè)這樣的程序，然后電腦就替我寫好了”。

現(xiàn)在的人工智能系統(tǒng)大多應(yīng)用在數(shù)據(jù)分析方面，還不能代替人做決策，因?yàn)槿祟愄幚韱栴}很靈活，大多數(shù)時(shí)候是“小錯(cuò)不斷、大錯(cuò)不犯”，而人工智能還有缺陷，它很客觀也很死板，容易受到數(shù)據(jù)噪音干擾，可能“小錯(cuò)不犯，一犯就是犯大錯(cuò)”。

“目前，人類和機(jī)器還需要相互學(xué)習(xí)，找到需要被‘更正’的行為模式。”斯洛克姆教授說。

如果說工業(yè)革命是用機(jī)器取代大量人力，互聯(lián)網(wǎng)革命是用萬(wàn)物互聯(lián)取代傳統(tǒng)的信息互通方式，那么，人工智能革命就是利用AI和互聯(lián)網(wǎng)海量數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)更為高效的資源配置。經(jīng)濟(jì)學(xué)常識(shí)告訴我們，高效的生產(chǎn)模式必將淘汰低效的，就如同現(xiàn)代印刷術(shù)淘汰雕版印刷，自動(dòng)化工廠取代手工作坊一樣。

人工智能作為數(shù)字技術(shù)發(fā)展到一定階段的產(chǎn)物，注定會(huì)為制造業(yè)帶來脫胎換骨的革新。如此說來，人工智能在工業(yè)領(lǐng)域的大規(guī)模應(yīng)用也許只不過是一場(chǎng)順勢(shì)而為的技術(shù)變革。在這場(chǎng)革新中，我們只有兩條路——順應(yīng)潮流，或被淘汰。